“I wasn’t that good at it but I pretended to be”: Students’ Experiences of the Impostor Phenomenon in Academic Settings
Notice bibliographique
Résumé
The impostor phenomenon (IP) is an internalized feeling of fraudulence characterized by beliefs that one’s personal successes are due to external factors (e.g., luck) rather than internal attributes. Individuals who suffer from impostor feelings may feel that they are not really intelligent or capable but have instead fooled others. Written descriptions of IP experiences were provided by 879 graduate and undergraduate students and submitted to content analysis. Nine major themes were identified across three categories: causes (i.e., novel experiences, challenges, everyday academic interactions, and high expectations), feelings and impact (i.e., negative psychophysiological symptoms and negative thoughts and emotions), and management (i.e., negative, neutral, and positive). Implications for addressing these feelings in post-secondary settings are considered. Keywords: higher education; individual differences; stress/coping; content analysis; qualitative research Le phénomène de l'imposteur (PI) est un sentiment de fraude intériorisé, caractérisé par la conviction que les succès personnels sont dus à des facteurs externes (par exemple, la chance) plutôt qu'à des attributs internes. Les personnes qui souffrent du sentiment d'imposture peuvent avoir l'impression qu'elles ne sont pas vraiment intelligentes ou capables, mais qu'elles ont plutôt trompé les autres. Des descriptions écrites d'expériences de PI ont été fournies par 879 étudiants de premier et deuxième cycles et ont été soumises à une analyse de contenu. Neuf thèmes principaux ont été identifiés dans trois catégories : les causes (expériences nouvelles, défis, interactions académiques quotidiennes et attentes élevées), les sentiments et l'impact (symptômes psychophysiologiques négatifs, pensées et émotions négatives) et la gestion (négative, neutre et positive). Les implications de la prise en compte de ces sentiments dans le cadre de l'enseignement post-secondaire sont examinées. Mots clés : enseignement supérieur ; différences individuelles ; stress/capacités d’adaptation ; analyse de contenu ; recherche qualitative
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».